Eksperci z Just Run App, podmiotu zajmującego się promocją aplikacji m-commerce, przewidują, że zjawisko „ad fraudów”, czyli wyłudzanie pieniędzy od reklamodawców poprzez dostarczanie fałszywego ruchu, nasili się w trakcie Black Friday oraz przedświątecznych zakupów.
23 listopada, czyli Black Friday, może być trudny dla branży reklamy online – przyznaje Artur Zawadzki z agencji marketingu mobilnego Spicy Mobile, pomysłodawca Just Run App. – Nasilona aktywność reklamodawców w tym czasie sprzyja zapotrzebowaniu na ruch, każdy chce pozyskać użytkownika i każdy chce to zrobić tanio. Z powodu skali zjawiska na nadużycia są narażeni wszyscy reklamodawcy, także ci inwestujący w reklamę mobilną.
„Ad fraudy” polegają na sprzedaży impresji, klików lub konwersji, które są generowane automatycznie przez boty a nie ludzi. Paradoksalnie, problem najbardziej dotyka tych reklamodawców, którzy preferują reklamę efektywnościową (o ile nie kończy się np. płatnością), czyli rozliczaną za osiągnięcie pożądanej akcji, np. wejście na stronę czy wypełnienie formularza. Ze względu na model rozliczenia, dużą rolę reklamy wideo oraz rozproszenie wydawców najbardziej podatny na nadużycia jest programmatic – kanał generujący w 2017 r. wydatki reklamowe o wartości ponad 560 mln złotych, co stanowi 28% całościowego budżetu na reklamę display w Polsce[1].
„Ad fraudy” są nową formą globalnej cyberprzestępczości – dodaje Artur Zawadzki. – Reklamodawcy są ofiarami wyłudzeń na skalę miliardów dolarów rocznie. Według analityków z firmy Forrester w 2016 r. „ad fraudy” kosztowały reklamodawców 7,4 mld dolarów. O ile nie zostaną podjęte żadne regulacje rynkowe, ta liczba ma wzrosnąć do blisko 11 mld dolarów do 2021 r.
Problem ad fraudów dotyczy także branży mobilnej. Na początku tego roku, w wyniku śledztwa przeprowadzonego przez BuzzFeed odkryto sieć aplikacji, których użytkownicy byli potajemnie śledzeni, a ich aktywność w aplikacjach została następnie skopiowana i wykorzystana do stworzenia fałszywego ruchu, zdolnego ominąć najważniejsze systemy do wykrywania „ad fraudów”. Zidentyfikowane aplikacje zostały zainstalowane na telefonach z Androidem ponad 115 milionów razy. Jak podał BuzzFeed, były wśród nich również aplikacje adresowane do dzieci[2].
W przypadku branży mobilnej problem „ad fraudów” dotyczy nie tylko emisji reklam, ale i instalacji aplikacji. Według szacunków firmy AppsFlyer, tylko w pierwszym kwartale 2018 r. marketerzy aplikacji mobilnych mieli do czynienia z oszustwami reklamowymi o wartości od 700 do 800 milionów dolarów, co stanowi wzrost o 30% w porównaniu do średniej kwartalnej za 2017 r. Wnioski z badanej próby 2500 aplikacji są następujące – „nieuczciwe” instalacje stanowią 11% wszystkich płatnych instalacji, w przypadku niektórych aplikacji udział „ad fraudów” przekracza czasem 30%, branże najbardziej podatne na tego typu nadużycia to m-commerce i branża finansowa. To tu za akcje użytkownika płaci się najwięcej, więc i pokusa ze strony oszustów jest największa.
Problemu „ad fraudów” z racji skali, kosztów, a także kwestii bezpieczeństwa danych użytkowników nie można lekceważyć – podkreśla Artur Zawadzki. – To jest jednak bardzo ciężka walka z przeciwnikiem, który cały czas doskonali technologię i działa na masową skalę. Co może pomóc? Współpraca z zaufanymi partnerami i oprogramowanie, które tego typu działania wykrywa. W taką właśnie autorską technologię, wykorzystującą ogromne bazy danych i uczenie maszynowe inwestujemy w ramach Just Run App. Analizując dane pochodzące z naszej własnej sieci Mobigate oraz z sieci programatycznych widzimy różnice w zachowaniach użytkowników. Śledzimy tu pewne statystyczne rozkłady związane z używanymi urządzeniami, oprogramowaniem czy lokalizacją. Danych, które mogą pomóc, jest naprawdę dużo: IP, model urządzenia, wspomniana już lokalizacja, sieć z której korzysta instalujący aplikację, rozkład godzinowy instalacji, czas między kliknięciem a instalacją, ustawienia językowe, brak lub niezgodne ID. W przypadku poszczególnych kampanii mają one różną wagę, ale mając odpowiednią ilość danych nasze narzędzia wykorzystujące metody machine learning czy artificial intelligence są w stanie wyłapywać coraz więcej anomalii.
[1] Według szacunków Grupy Roboczej Programmatic przy IAB Polska, opartych na danych IHS oraz IAB Polska/ PwC AdE.
[2] https://www.buzzfeednews.com/article/craigsilverman/how-a-massive-ad-fraud-scheme-exploited-android-phones-to
